例如:df.rename(index={'原始行名1': '新行名1', '原始行名2': '新行名2', ...}, inplace=True)。 需要注意的是,以上方法中的df是指DataFrame对象的变量名。 Python Dataframe是一种二维表格数据结构,常用于数据分析和处理。它具有灵活的数据操作和处理能力,可以进行数据清洗、转换、分析等操作。在云计...
df3_1= pd.DataFrame(data,index=range(0,6,2)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4、列名数超过原数据则创建空列(行索引不可以超过行数) # 列名数超过原数据则创建空列 # data数据只有三列,多的一列将创建新的一列,默认是NaN df4 = pd.DataFrame(data,columns=['name','num','color','price']) 1. ...
3. DataFrame类型数据的提取 因为DataFrame类型的数据通常量比较大,所以经常会提取前几行,后几行或者某一列,某一行。 (1)提取前5行 df.head(5) 1. (2)提取后5行 df.tail(5) 1. (3)提取某一列 df['列名'].values 1. 注:如果列名是数字也要加上单引号 (4)提取行 df.iloc[2] # 取第二行 df...
print(df) 运行以上代码后,将创建一个带有行名和列名的DataFrame,输出结果应该如下(注意,原输出示例中存在格式错误,以下输出已修正): Column1 Column2 Row1 1 4 Row2 2 5 Row3 3 6 在这个例子中,我们创建了一个包含两列(’Column1’和’Column2’)和三行(’Row1’、’Row2’和’Row3’)的DataFrame。...
对于DataFrame 对象,我们只是简单将其打印出来,这一篇我们来学习围绕 DataFrame 的基本操作(添加行、列,删除行、列,排序等),除了 DataFrame,也会介绍另外一个重要的 pandas 数据结构: Series。 首先介绍 pandas 中的三个最常见的概念:index、Series 和 DataFrame。
df = pd.DataFrame(data)这将创建一个包含姓名和年龄列的 DataFrame。现在，让我们来看看如何对 DataFrame 进行基本操作。1. 查看数据 你可以使用 head() 方法来查看 DataFrame 的前几行数据：代码 print(df.head())2. 选择列 要选择特定列，只需使用列名：代码 ages = df['年龄']3. 过滤数据 你可以根据...
#创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) data.columns=["列名1","列名2","列名3","列名4"] data.index=["a","b","c","d"] print("data=\n", data) ——— 版权声明:本文为CSDN博主「门前塘」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自...
虽然.head()方法主要用于查看DataFrame的前几行数据,但它默认也会显示列名。如果你只是想快速确认列名,这也是一个方便的方法。 python print(df.head()) 输出结果将显示前几行数据及其列名: text A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 使用.info()方法: .info()方法提供了DataFrame的详细信息,包括列名...